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    找出两数组的不同

    问题描述 给你两个下标从 0 开始的整数数组 nums1 和 nums2 ,请你返回一个长度为 2 的列表 answer ,其中: answer[0] 是 nums1 中所有 不 存在于 nums2 中的...不同 整数组成的列表。...answer[1] 是 nums2 中所有 不 存在于 nums1 中的 不同 整数组成的列表。 注意:列表中的整数可以按 任意 顺序返回。...随后将两个列表里的值依次遍历出来,第一步:遍历nums1中的数来依次判断是否在nums2中(不是则加入列表answer[0]中);第二步:遍历nums2中的数来依次判断是否存在于nums2中(不是则加入...;其次,需要站在两个不同的列表角度来判断本列表与对方列表之间存在的不同整数;最后,我们要用set函数来避免最后输出列表中出现重复整数的现象。

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    Postgresql数组与Oracle嵌套表的使用区别

    oracle中的多维数组 Oracle中常说的数组就是嵌套表,下面给出两个多维使用实例,引出和PG的差异: 一维赋值(第一行给1列) set serveroutput on; declare type...(1).count == 3 Postgresql中的多维数组 PG中没有oracle中的嵌套表,往往会把PG的数组概念对应到Oracle的嵌套表上,因为数据逻辑存储形式都表现为数组。...但是除了语法上的差异外,与Oracle一个重大的差异就是PG中的多维数组维度必须统一,也就是每一行的列数必须相同,例如: postgres=# select ARRAY[[1,2,3],[11,21,31...,可以做到第一行是[1],第二行是[11,21,31],推测oracle的嵌套表类型是完全独立的一套类型系统,用指针数组实现,类似于C语言中的指针数组,使用比较灵活。...arrarr = [*p1, *p2] *p1 : [1] *p2 : [11,21,31] 所以把Oracle的嵌套表搬到PG上还是有些麻烦的,大部分功能应该都没有对标替换的方法,最好在内核支持。

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    使用Tensorflow实现数组的部分替换

    简单描述一下场景:对于一个二维的整型张量,假设每一行是一堆独立的数,但是对于每一行的数,都有一个设定好的最小值的。...我们需要做的是,对于每一行,找到第一次小于最小值的位置,并将该位置起直到行末部分的数字替换为0。是不是有点抽象?...对于其他两行来说也是一样的操作。 看似很简单?以下的实现方案可能比较笨重,如果大家有更好的方法,欢迎留言或者私信微信(sxw2251),咱们一起交流!...,经过上面两步,我们已经万事俱备了,接下来,我们要做的事,就是根据索引之间的大小关系,要么从原数组里面选数,要么选择0。...]] 可以看到,前两行的结果是对的,但是第三行的结果是错的,这时候就需要我们刚才得到的辅助条件对结果进行修正了: result = tf.where(index<x,choose,tf.zeros_like

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    CerberusDet:不同任务共享不同的部分,新多任务目标检测方案

    一个关键问题是,在一个数据集中标注的对象类别在另一个数据集中可能没有标注,即使这些对象本身出现在后者的图像中。此外,由于标注逻辑的不同和类别重叠的不完整,合并不同的数据集往往是不可能的。...CerberusDet模型建立在YOLO架构之上,通过在任务之间共享所有主干参数来优化计算资源,而每个任务保留其自己独特的HEAD部分参数集。NECK部分层可以是共享的,也可以是特定于任务的。...图2展示了基于YOLOv8的CerberusDet架构在三个任务下的一个可能变体。使用标准的YOLOv8x架构和640的输入图像分辨率,该模型的主干由184层和3000万参数组成。...每个HEAD部分由54层和800万参数组成。通过在多个任务之间共享主干,训练方法相比于对每个任务分别使用单独模型的顺序推理,实现了显著的计算预算节约。...为了决定哪些模块在不同任务之间共享,采用表示相似性分析(Representation Similarity Analysis,RSA)方法来估计每个NECK部分模块的任务相似性,这些模块可以是共享的或特定于任务的

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    Adaptive and Robust Query Execution for Lakehouses at Scale(翻译)

    数组、映射和结构等数据类型及其任意递归组合被组织广泛使用。这种深度嵌套的字段通常在解嵌操作后被访问,并可在过滤、连接和聚合等操作中引用。...收集数十到数千个数组、结构和映射中深度嵌套字段的统计数据,并在目录中表示这些统计数据,通常是昂贵且不切实际的。支持快速变化的数据和工作负载(统计数据过期和波动历史)。...广播连接(Broadcast Join)和混洗连接(Shuffled Join)是两种典型的分布式连接算法,它们具有非常不同的性能特征。...5.4 物理重写(弹性混洗并行度)分布式查询引擎中,确定混洗分区的数量是一个重大挑战。一些系统从固定的混洗并行度开始,而其他系统则依赖于复杂的启发式方法。...然而,在执行时,发现R.a只有2个不同值,因此连接后的哈希聚合在所有执行器上只有两个有效的并行任务,无论有多少混洗分区。

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    VBA技巧:使用数组复制不同的列

    标签:VBA,Evaluate方法 假设我们只想复制工作表中指定列的数据,例如第1、2、5列的数据,有多种实现方法,这里介绍使用数组的VBA代码实现。...数组和行都是固定的。如何针对不同的行使其成为动态的?为了涵盖数据集,假设在声明lRow变量后,数组(ar)可以是: ar=Range(“A1:F”& lRow) 但如何对行执行此操作?...可以利用Excel的Evaluate功能来生成灵活的行和列组合。VBA的rows.count命令可以确定区域内数据的终点,并存储该区域,以便在Index公式中使用。...,但有一个优点,即灵活地基于列的长度。...你可以根据实际数据范围和要复制的列,稍微修改上述代码,以满足你的需要。

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    基于yolov11引入通道混洗的重参数化卷积RCS-OSA的python源码+训练源码

    1.1.2 RCS模块 将RCS与OSA结合,RCS模块的重复堆叠确保了特征的重用,并增强了相邻层特征之间不同通道的信息流。 RCS的结构。(a)培训阶段的RepVGG。...(b)模型推理(或部署)期间的RepConv。带有黑色外边框的矩形表示张量的特定模操作;渐变颜色的矩形表示张量的特定特征,矩形的宽度表示张量的通道。...1.2 结构 1.3 优势 语义信息提取:在骨干网络和颈部网络的不同阶段使用不同数量的堆叠RCS实现语义信息提取。...使用更少的参数获得更高的精度:随着模型设计的进步,YOLO11m 在 COCO 数据集上实现了更高的平均精度(mAP),同时使用的参数比 YOLOv8m 少 22%,从而在不影响精度的情况下提高计算效率...优化的效率和速度:精细的架构设计和优化的训练管道可提供更快的处理速度,同时保持准确性和性能之间的平衡。

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    Pyspark学习笔记(四)弹性分布式数据集 RDD(上)

    ; 第一:使用repartition(numPartitions)从所有节点混洗数据的方法,也称为完全混洗, repartition()方法是一项非常昂贵的操作,因为它会从集群中的所有节点打乱数据。...第二:使用coalesce(n)方法**从最小节点混洗数据,仅用于减少分区数**。 这是repartition()使用合并降低跨分区数据移动的优化或改进版本。...()方法读取的内容就是以键值对的形式存在 DoubleRDD: 由双精度浮点数组成的RDD。...8、混洗操作 Shuffle 是 PySpark 用来在不同执行器甚至跨机器重新分配数据的机制。...PySpark Shuffle 是一项昂贵的操作,因为它涉及以下内容 ·磁盘输入/输出 ·涉及数据序列化和反序列化 ·网络输入/输出 混洗分区大小和性能 根据数据集大小,较多的内核和内存混洗可能有益或有害我们的任务

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    卷积神经网络学习路线(十九) | 旷世科技 2017 ShuffleNetV1

    方法 针对组卷积的通道混洗 现代卷积神经网络会包含多个重复模块。...具体实现的话,我们就可以对于上一层输出的通道做一个混洗操作,如下图c所示,再分为几个组,和下一层相连。 ?...通道Shuffle操作是可微的,模型可以保持end-to-end训练。 混洗单元 在实际过程中,我们构建了一个ShuffleNet Unit(混洗单元),便于后面组合为网络模型。 ?...对于主分支部分,我们可以将其中标准卷积拆成深度可分离卷积。我们将第一个卷积替换为逐点组卷积,再做通道混洗如图(b)。...有通道混洗和没有通道混洗 Shuffle操作是为了实现多个组之间信息交流,下表表现了有无Shuffle操作的性能差异: ?

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    【数据结构和算法】找出两数组的不同

    中的 不同 整数组成的列表。...answer[1] 是 nums2 中所有 不 存在于 nums1 中的 不同 整数组成的列表。 注意:列表中的整数可以按 任意 顺序返回。...处理冲突:即使有好的哈希函数,也可能会有冲突(即两个不同的键映射到同一个位置)。你需要决定如何处理这些冲突,例如使用链表、开放地址法等。...2.2 方法一:哈希法 思路与算法: 为了较快地判断一个数组的某个元素是否在另一个数组中存在,我们可以用哈希集合来存储数组的元素,并进行判断。...具体而言,我们用哈希集合 set1 与 set2 存储数组 nums1 与 nums2 中所有不同的元素。 我们用长度为 2 的嵌套列表 res 来保存两数组中不存在于另一数组中的元素。

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